Drug Toxicity Evaluation using Ordinal Logistic Regression with Multi-Features from ORd and  To R  – ORd In-silico Ventricular Cell Model

Nurul Qashri Mahardika T; Ali Ikhsanul Qauli; 박혜림; Aroli Marcellinus; 임기무

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자료유형: 학술저널

저자정보: Nurul Qashri Mahardika T (금오공과대학교) Ali Ikhsanul Qauli (금오공과대학교, Universitas Airlangga) 박혜림 (금오공과대학교 산학협력단) Aroli Marcellinus (금오공과대학교) 임기무 (금오공과대학교, 메타하트)

저널정보: 한국동물실험대체법학회 한국동물실험대체법학회 한국동물실험대체법학회지 제18권 제1호

발행연도: 2024.7

수록면: 47 - 79 (33page)

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Several drugs have been withdrawn from the market since their potential to cause Torsade de Pointes (TdP), a potentially fatal form of ventricular arrhythmia. To mitigate this risk, the Comprehensive in Vitro Proarrhythmia Assay (CiPA) proposes assessing the arrhythmogenic potential of drugs via in-silico simulations based on pharmacological data obtained in vitro. Various studies have utilized in-silico models with machine learning algorithms to classify TdP risks and yield promising results. In this study, we applied an ordinal logistic regression approach to assess TdP risk using 364 feature pairs derived from 14 features of the modified ORd and ToR-ORd models. This method allowed us to analyze drug-induced features and classify TdP risk levels. Ordinal logistic regression enabled us to explore complex relationships between these features and TdP risk levels. Notably, combining under the ToR-ORd model with under the ORd model achieved excellent performance, with Area Under the Curve (AUC values of 0.98 for high-risk and 0.92 for low-risk categories. These findings suggest that our approach can significantly enhance the understanding and assessment of TdP risk, contributing to developing safer drugs for clinical use.

#Torsade de Pointes #multi-features #ordinal logistic regression #ORd in-silico ventricular cell model #ToR – ORd in-silico ventricular cell model

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